Python中偶尔遇到的细节疑问：去除列名特殊字符、标准差出现nan、切片索引可超出范围、range步长
2021-01-14 00:13
标签：ref 引号 pytho 入参 手动 有一个 print 取值 默认 1. Pandas读取csv或excel数据时，很可能遇到的columns中，列名会带有特殊字符，例如：空格、\n、\t、双空格、引号等等，如果不想手动修改的话，可以df.rename()来解决。 如果还有其他的字符，也可以类似解决。 2. python计算标准差时，出现nan：这个原因可能是原始数据都是nan； 但是更有可能是求解std时参数用错了：因为python求解时，有偏估计和无偏估计是用 ddof参数来选择的，求标准差时除以的值是：n-ddof。 如果使用numpy计算的话，numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n，即有偏估计；如果要无偏估计，需要在np.std()参数中加入参数 ddof = 1，也就是除以的是n-1； 然而，pandas却是相反的，它默认是无偏估计，也就是除以 n-1；如果想有偏估计，需要设置参数 ddof=0，即 df.std(ddof=0)。 所以： 如果你的数值序列其他的都是nan，只有一个值不是nan，那么无偏估计时，std求解的标准差就是nan了。 3. 列表、字符串等在直接索引时，不能超出长度范围；但是切片索引时，却可以超出范围，超出范围时取值一直到末尾。 例如： 4. range函数，有步长参数可用 range(start, stop[, step]) 有时候，步长参数可以让你减少一层for循环的使用。 参考： https://blog.csdn.net/katyusha1/article/details/81501893 https://blog.csdn.net/symoriaty/article/details/103102833 Python中偶尔遇到的细节疑问：去除列名特殊字符、标准差出现nan、切片索引可超出范围、range步长 标签：ref 引号 pytho 入参 手动 有一个 print 取值 默认 原文地址：https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12944137.htmldf = pd.read_excel(data_path)
df_ = df.rename(columns=lambda x: x.replace(" ","").replace(‘ ‘,‘‘)).replace(" ","").replace("\t","").replace("\n","")
a = ‘abcdefg‘
#print(a[10]) # 报错：IndexError: string index out of range
print(a[3:10]) #不报错：返回 defg
b = [2,3,4,5]
# print(b[10]) # 报错：IndexError: string index out of range
print(b[2:10]) #不报错：返回 [4, 5]
for ii in range(1,8,2):
print(ii)
文章标题：Python中偶尔遇到的细节疑问：去除列名特殊字符、标准差出现nan、切片索引可超出范围、range步长
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